但是，对于超过（+4000）个插入，我建议使用存储过程。附上经过的时间。我确实插入了20英寸的11.788行

这就是代码

 public void InsertDataBase(MyEntity entity)
    {
        repository.Database.ExecuteSqlCommand("sp_mystored " +
                "@param1, @param2"
                 new SqlParameter("@param1", entity.property1),
                 new SqlParameter("@param2", entity.property2));
    }

您应该考虑为此使用System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy。这是文档，当然还有很多在线教程。

抱歉，我知道您正在寻找一个简单的答案来让EF做您想做的事情，但批量操作并不是ORM真正的用途。

这里编写的所有解决方案都无济于事，因为当您执行SaveChanges（）时，insert语句会一个接一个地发送到数据库，这就是Entity的工作方式。

例如，如果您的数据库往返行程是50毫秒，那么插入所需的时间是记录数x 50毫秒。

您必须使用BulkInsert，以下是链接：https://efbulkinsert.codeplex.com/

通过使用它，我的插入时间从5-6分钟减少到10-12秒。

尝试使用存储过程来获取要插入的数据的XML。

据我所知，EntityFramework中没有BulkInsert来提高大型插件的性能。

在这种情况下，您可以使用ADO.net中的SqlBulkCopy来解决问题

我已经研究了Slauma的答案（这太棒了，感谢创意人），我已经减少了批量，直到达到最佳速度。查看Slauma的结果：

commitCount=1，recreateContext=true:超过10分钟commitCount=10，recreateContext=true:241秒commitCount=100，recreateContext=true:164秒commitCount=1000，recreateContext=true:191秒

可以看出，当从1移动到10，以及从10移动到100时，速度会增加，但从100到1000的插入速度会再次下降。

因此，我重点关注了当您将批量大小减少到10到100之间时会发生什么，下面是我的结果（我使用了不同的行内容，因此我的时间值不同）：

Quantity    | Batch size    | Interval
1000    1   3
10000   1   34
100000  1   368

1000    5   1
10000   5   12
100000  5   133

1000    10  1
10000   10  11
100000  10  101

1000    20  1
10000   20  9
100000  20  92

1000    27  0
10000   27  9
100000  27  92

1000    30  0
10000   30  9
100000  30  92

1000    35  1
10000   35  9
100000  35  94

1000    50  1
10000   50  10
100000  50  106

1000    100 1
10000   100 14
100000  100 141

根据我的结果，批量大小的实际最佳值约为30。它小于10和100。问题是，我不知道为什么30是最优的，也找不到任何合理的解释。